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* 通讯作者，电子邮箱：wuz2015@mail.xjtu.edu.cn (Z. Wu)。摘要：解决传统能源危机和环境问题的迫切需要加速能源结构转型。然而，可再生能源的多变性对满足复杂的实际能源需求提出了挑战。为了解决这个问题，建设一个多功能的大型固定式储能系统被认为是一种有效的解决方案。本文批判性地研究了电池和氢混合储能系统。这两种技术都面临着阻碍它们完全满足未来储能需求的局限性，例如在有限的空间内实现大容量存储、快速响应的频繁存储以及无损耗的连续存储。电池具有快速响应（<1 s）和高效率（> 90％）的特点，在频繁的短时间储能方面表现出色。然而，自放电率（> 1％）和容量损失（~20％）等限制限制了它们在长时储能中的应用。氢能作为一种潜在的能源载体，能量密度高、状态稳定、损耗低，适合大规模、长时储能。然而，由于其储能效率低（~50%），不适合频繁储能。正在进行的研究表明，电池和氢混合储能系统可以结合两种技术的优势，满足日益增长的大规模、长时储能需求。为了评估它们的应用潜力，本文使用提出的关键性能指标对这两种储能技术的研究现状进行了详细的分析。此外，从多个角度概述了电池和氢混合储能系统面向应用的未来方向和挑战，为先进储能系统的发展提供指导。亮点：⚫回顾了电池和氢混合储能系统的面向应用的储能系统。⚫提出了一系列先进储能系统的关键性能指标。 ⚫ 在可再生能源存储情况下，电池和氢混合储能系统（0.626 美元/千瓦时）比电池储能系统（2.68 美元/千瓦时）更具成本竞争力。⚫ 总结了多功能大型固定式电池和氢混合储能系统的挑战。关键词：混合储能系统、电池、氢、固定式、大型、多功能。
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工作量证明 (PoW) 是大多数主要区块链加密货币背后的基本底层技术。之前有人指出，量子设备在比特币环境中执行 PoW 时具有计算优势。在这里，我们认为这种量子优势不仅扩展到所有现有的 PoW 机制，还扩展到任何可能的 PoW。这对基于量子的攻击整个区块链的完整性以及更合法地使用量子计算来挖掘比特币和其他加密货币都具有重大影响。对于第一种情况，我们估计这些量子攻击何时会针对各种加密货币变得可行，并讨论此类攻击的影响。对于后者，我们推导出一个精确的公式来计算转向基于量子的加密货币矿工的经济激励。使用此公式，我们分析了几个测试场景，并得出结论，投资量子硬件进行加密货币挖掘可能会带来巨大的回报。
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通过机器学习生成设计一直是计算机辅助设计领域的一项持续挑战。最近，深度学习方法已被用于随机生成时尚、家具和产品设计中的图像。然而，这种深度生成方法通常需要大量的训练图像，并且在设计过程中没有考虑到人为因素。在这项工作中，我们寻求一种方法，通过脑电图测量 (EEG) 指示的大脑活动将人类认知因素纳入生成过程。我们提出了一种受神经科学启发的机器学习设计方法，其中使用 EEG 来捕获首选的设计特征。此类信号用作生成对抗网络 (GAN) 中的条件。首先，我们使用循环神经网络 (LSTM - 长短期记忆) 作为编码器，从原始 EEG 信号中提取 EEG 特征；这些数据是从受试者观看 ImageNet 中的几类图像时记录下来的。其次，我们训练一个以编码的 EEG 特征为条件的 GAN 模型来生成设计图像。第三，我们使用该模型从受试者的 EEG 测量大脑活动生成设计图像。
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摘要 伴随前庭功能障碍的失忆症状表明前庭和视觉记忆系统之间存在功能关系。然而，人们对其背后的认知过程知之甚少。作为起点，我们寻找一种跨模态相互作用的证据，这种相互作用通常在其他感觉模态之间观察到，在这种相互作用中，如果先前将目标（在本例中为视觉）与来自另一个感觉域（在本例中为前庭）的独特、时间上一致的刺激相结合，则更容易识别目标。参与者首先执行视觉检测任务，其中刺激出现在计算机网格内的随机位置。参与者不知道，一种特定刺激的开始伴随着短暂的亚感觉脉冲电前庭刺激 (GVS)。在两个视觉搜索实验中，当在先前检测任务中出现 GVS 配对视觉刺激的网格位置呈现时，旧目标和新目标都能更快地被识别。这种位置优势似乎是基于相对而非绝对空间坐标，因为当搜索网格旋转 90° 时，这种效果仍然有效。这些发现共同表明，当个体回到熟悉的视觉场景（此处为 2D 网格）时，如果目标出现在之前与独特的、与任务无关的前庭线索相关联的位置，则视觉判断会得到促进。这种多感官相互作用的新案例对于理解前庭信号如何影响认知过程具有更广泛的意义，并有助于限制 GVS 日益增长的治疗应用。
战略商业计划 - 华盛顿州税务局
税务局的使命是高效、诚信地执行税法和公共服务计划。该机构总部位于塔科马，在贝灵厄姆、博塞尔、肯特、安吉利斯港、里奇兰、西雅图、斯波坎、塔科马、温哥华、韦纳奇和雅基马等州设有办事处。此外，审计部门在 20 个州有 55 名州外审计员。该机构拥有 1,300 多名员工，包括律师、代理人、审查员、分析师、评估师、程序员、林务员、审计员和支持人员等各种职位。
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对长期意识障碍 (pDOC) 患者提供准确的预后仍然是一个临床挑战。大型横断面研究已经证明了使用高密度脑电图 (hdEEG) 测量的功能性大脑网络的诊断和预后价值。尽管如此，这些神经测量的预后价值尚未通过纵向随访进行评估。我们通过评估 hdEEG 预测长期行为结果的效用来解决这一差距，采用从一组患者中收集的纵向数据，这些患者在两年的时间内通过床边的静息 hdEEG 和昏迷恢复量表修订版 (CRS-R) 进行系统评估。我们使用典型相关分析将临床（包括 CRS-R 评分与人口统计变量相结合）和 hdEEG 变量相互关联。该分析显示，患者的年龄、hdEEG θ 波段功率和 alpha 波段连接对 hdEEG 与临床变量之间的关系贡献最为显著。此外，我们发现，评估时记录的 hdEEG 测量结果增强了临床测量结果，有助于预测下次评估时的 CRS-R 分数。此外，hdEEG 变化率不仅可以预测 CRS-R 分数的后续变化，而且在预测能力方面也优于临床测量结果。总之，这些发现表明，功能性大脑网络的改善先于 pDOC 的行为意识变化。我们在此证明，在专科护理院进行的床边 hdEEG 评估是可行的，具有临床实用性，并且可以补充临床知识和系统性行为评估，以指导预后和护理。
可持续肯特新闻
新年快乐！2024是该市可持续发展工作的繁忙一年！在顾问Ceramida的帮助下，该城市的温室气库（数据年度2022年）完成了，该电子通讯是创建的，并开发了一个正在进行的CAP开放式开放日系列，以帮助分享信息并提供有关可持续性中主题的教育机会。此外，该市全年都在许多当地活动中提出，以帮助分享CAP和相关的可持续性工作。2024还看到了City与NOPEC的弹性和可持续性支持计划以及俄亥俄州东北部俄亥俄州弹性城市的领导力和学习队列的地方政府的合作，不仅在协助城市的气候行动计划工作中，而且还可以在建立围绕可持续发展的地区合作建立联系。2025将看到该市继续制定其市政能源管理计划，评估太阳能扩张工作，能源效率和运输工作，并看到重新关注外展和教育。随着年的发展，请继续关注更多信息！您是否有与城市上限或其他可持续性工作有关的疑问，评论和/或建议，请随时联系该市的可持续发展协调员朱莉·莫里斯（Julie Morris），网址：julie.morris@kentohio.gov。